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今回難治性創傷を病理学的に自動的にsegmentationするAIモデルを作製をめざした。仙骨部褥瘡の画像データを2名の形成外科医が画像ソフトを用いて健常皮膚、潰瘍、壊死、肉芽のからなる領域を１ずつ分割した。潰瘍領域全体、壊死組織領域、肉芽組織領域の３データを1組にして教師データ（400組）としCNNに読み込ませ学習をさせた。最後に残りの画像データ（20組）によって正確に領域を自動的に分離した精度を評価した。テストした結果ではAUCが0.9942、特異度が0.9931、感度が0.9783と高精度で解析が可能であった。今回の研究で自動的にsegmentationするAIモデルを作製が完成したので、このモデルの公開を計画している。
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